多模态数据挖掘功能的落地，使企业数据能够被有效分析和利用，其核心应用场景主要集中在数据加工与数据分析两大环节，涵盖金融风控、医疗诊断、智能制造等多个下游领域。
数据加工：奠定多模态应用基础
数据加工是数据资源化的第一步，核心步骤包括数据清洗、数据标注、数据审核和数据融合。其中，数据融合是关键环节，它通过将多源、多模态的数据互相融合，形成可以被挖掘分析的数据集。目前，不同的数据管理平台已开始集成多源异构数据融合和多模态数据挖掘功能，使企业数据得以释放价值。在金融领域，多源信贷数据的清洗与融合可提升风控模型的准确性；在医疗领域，影像与文本数据的标注和融合，则为AI辅助诊断提供了高质量训练数据。
数据分析：释放数据要素价值
数据分析是将数据资源价值化的过程，旨在从海量异构数据中发现规律，为决策提供依据。代表性公司拓尔思专注于自然语言处理（NLP）技术，拥有自主研发的大数据基础平台和TRS人工智能平台，具备全面的数据挖掘能力。其服务覆盖政府、媒体、金融、公安、商业等多行业，例如在金融场景中分析海量文本数据以识别风险信号，在制造领域通过设备与工艺数据的分析优化生产效率。数据分析能揭示数据背后的真相，达到提高生产销量、降低生产成本的效果。
常见问题
多模态数据挖掘主要解决什么问题？
主要解决多源、异构数据的融合与分析问题。通过将图片、文本、语音等不同模态的数据整合为可挖掘的数据集，使企业原本碎片化的数据能够被系统化利用。
数据要素在金融领域的典型应用是什么？
典型应用包括信贷风控和反欺诈。通过数据清洗与融合，将多源信贷数据（如交易记录、社交行为、设备信息）整合分析，提升风险识别能力。
医疗领域如何利用多模态数据？
医疗领域通过数据标注和融合技术，将影像（如CT、MRI）与文本（如病历、诊断报告）数据结合，为AI模型训练提供高质量数据集，辅助医生进行诊断决策。